Computational study of adaptive current interruption protection strategy based on multi-intelligent body system in AC-DC hybrid power grid
Notice bibliographique
Résumé
Aiming at the shortcomings of traditional relay protection, an adaptive multi-area protection coordination model is studied and designed.Firstly, combining different control strategies such as master-slave control and sag control, a method of AC/DC distribution network trend calculation and network loss analysis based on the alternating iteration method is proposed and realized to ensure that the adaptive relay protection can act correctly.The proposed method is analyzed for AC/DC hybrid distribution network trend calculation, and the alternating iteration solution method is used for trend analysis and calculation, and the effectiveness of the proposed method is veri ied by two examples of AC/DC hybrid distribution networks.Then the adaptive Agent with reinforcement learning is introduced, and its constructed multi-agent system has more system adaptive capability.The adaptive current interruption protection is compared with the traditional current interruption protection, and its protection principle and protection scope are analyzed, on the basis of which an adaptive coordinated protection method based on MAS grid is proposed to realize the MAS adaptive current interruption protection, and its simulation is veri ied.The experimental results show that the method of this paper can signi icantly improve the lexibility, effectiveness and stability of AC and DC distribution network operation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».